Firebase AutoMLのオンデバイス実行とCameraXを組み合わせた新しい価値を秒で試す

Firebase AutoMLのオンデバイス実行とCameraXを組み合わせた新しい価値を秒で試す

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Yui Matsuura

May 13, 2019
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  1. Firebase AutoMLのオンデバイス実行と CameraXを組み合わせた新しい価値を秒 で試す Google I/O 2019 わいわい報告会 @teshi04

  2. てし @teshi04 Yui Matuura Merchari/Android

  3. デモ

  4. いままでのAndroidのカメラ • いろいろな端末がある • Camera APIは複雑 ◦ なにもかも自分でやらないといけなくて大変 ◦ start,

    stopしたり、破棄されるときにcloseしたり • ML Vision APIを使ってQRコードを読み取りたいだけなのにCameraに詳しくはなら ないといけない • google/cameraview
  5. CameraX • Jetpack camera support liblary • Android 5.0(API level

    21)〜 • Camera2
  6. CameraX • シンプルで使いやすい • 基本的なUsecase ◦ Preview ◦ Image analysis

    ◦ Image capture • CameraX Test Labで何百ものデバイスでテストされていて、問題が修正されていく のでデバイスごとに固有のコードを書かなくてもよくなる
  7. Preview

  8. Take Photo

  9. Analyze images

  10. ML Kit for Firebase

  11. AutoML Vision Edge

  12. Firebase AutoML Vision Edge 1. インポートする 2. ラベルをつける 3. モデルをトレーニングする

  13. None
  14. None
  15. None
  16. Firebase ML KitをCustom Modelとして組み込む

  17. まとめ • CameraXの登場でカメラアプリが作りやすくなった • Firebase AutoMLの登場でAIアプリの開発が身近になった • AutoMLは1000枚トレーニング時間3時間まで無料なので試してみような!

  18. 参考 • CameraX ◦ https://developer.android.com/training/camerax • AutoML Vision Edge ◦

    https://firebase.google.com/docs/ml-kit/automl-image-labeling?authuser= 0%3Fhl%3Den • MLのマテリアルデザイン ◦ https://material.io/collections/machine-learning/patterns-for-machine-lear ning-powered-features.html
  19. Thanks